Ryan Posh

収録論文 3本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 準直接駆動アクチュエーションを備えた軽量・低背型パワード膝義足の設計と検証
  義足/アクチュエーション2026/9/2

  準直接駆動(QDD)アクチュエータを用いた軽量(2.6kg)で低背(24.5cm)のパワード膝義足を設計・試作し、ベンチテストと切断者3名の歩行・起立着席試験で生体模倣的な動作と高いトルク性能を実証した。

• リプレイ制約付きシミュレーションフレームワークによるパワード膝-足首義足コントローラの個人化
  義足制御2026/7/1

  記録された歩行データを再生するMuJoCoベースのシミュレータを用いて、深層強化学習により義足のインピーダンスパラメータを個人化し、実機での有効性を実証した。

• 下腿義足のための歩行モード分類と連続歩行位相推定の同時実行
  義足制御2024/11/1

  下腿義足利用者と健常者のデータを用い、歩行モードの分類と歩行位相の推定を同時に行う高精度・高効率なアルゴリズムを提案した。